数据获取（Data Acquisition，简称DAQ）系统是高能物理实验的重要组成部分。随着高能物理实验复杂度的提高，数据获取系统的性能需求也随之提升。在万兆级带宽下迅速完成事例数据的组装、筛选以及存盘工作，无论对于硬件还是对于程序设计人员都是个挑战。　　论文主要针对数据获取系统的两大基本任务进行研究，即在线实时数据处理和数据流无损压缩。随着数据流带宽的增加，在线实时数据处理以及数据流无损压缩都面临着很大的压力。因此，在研究中尝试应用新一代的多核处理器来代替通用处理器。这种新型多核处理器具备低功耗、能对万兆级数据带宽进行收发并且适用于数字信号处理、图像处理以及通用数据处理等。多核处理器的上述优势能够满足论文的研究，并且多核平台也将成为数据获取系统的一种新的选择。　　多核处理器是摩尔定律发展到一定程度的产物，因其功耗低、并行处理能力强等优势越来越受到人们的青睐。TILE64是Tilera公司推出的一款多核产品，它由64个同构的核(tile)组成，每个tile都是全功能的处理器，有自己的L1和L2 Cache，并通过内置的、高速的、无阻塞的iMesh网络与其它tile互联。芯片扩展出两个万兆端口，可以进行万兆带宽数据的传输。　　本文首先对TILE64多核处理器用于传输高带宽数据进行了研究，分别针对PCIe高带宽数据传输、GbE千兆以太网数据包传输和10GbE万兆以太网数据包传输性能进行了评估。　　在数据获取系统的实时在线数据处理过程中，需要TILE64对数据进行初步处理，目的在于减小数据量并将真实信号数据与噪声区分开。本文主要针对高能物理实验中常用的两类数据处理算法:滤波算法以及FFT算法，进行了基于TILE64架构的优化研究。测试这两种算法在TILE64架构上所能达到的最高性能，分析测试结果，并针对FFT从多方面进行了优化，优化后的FFT性能有较大的提升。　　最后，在数据获取系统的无损数据流压缩过程中，主要对基于LZ77算法的GZIP压缩工具并行化，并行化后的无损压缩(Mgzip)在获得很好压缩比的同时，可以大大的缩短压缩时间。Mgzip是基于共享存储的并行压缩策略，流水线并行与数据并行混合的并行模式。研究表明，基于TILE64多核平台上的并行数据压缩能为高能物理实验中的数据获取系统的数据压缩需求提供可行性方案。